【摘 要】
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医学图像处理是数字图像处理的一个重要方面,对CT照片的成功处理得到的高质量的医学图像将有助于医务人员进行正确的诊断.该文以微机为基础,所做的主要工作如下:在图像增强方
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医学图像处理是数字图像处理的一个重要方面,对CT照片的成功处理得到的高质量的医学图像将有助于医务人员进行正确的诊断.该文以微机为基础,所做的主要工作如下:在图像增强方面,针对CT图像的特点,总结出先用直方图均衡法,再用分断灰度线性变换进行处理的方法.医学图像的分割算法是研究的重点.首先,对性能较好,运算速度快的阈值分割算法进行了理论分析和实验研究,对比了各算法的适应性和优缺点.在此基础上,提出了改进的矩不变法.实验表明,该算法比之传统的矩不变法,性能有明显的改善.神经网络技术有许多方面都有成功的应用,越来越受到研究人员重视.分析了神经网络的机理,将神经网络聚类分割算法首次应用于医学图像分割中,并提出了聚类中心初始值优选法,它克服了传统算法的缺陷,大大提高了分割算法的速度.实验证明,应用初始值优选法的神经聚类算法能快速,准确地分割医学图像,将原始照片中易分辩的血块,病灶清晰地呈现出来.
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